scipy.special.yn#

scipy.special.yn(n, x, out=None) = <ufunc 'yn'>#

整数阶二类贝塞尔函数实数参数。

参数:

narray_like: 阶（整数）。
xarray_like: 参数（浮点数）。
outndarray, 可选: 函数结果的可选输出数组

返回值:

Y标量或 ndarray: 贝塞尔函数的值，\(Y_n(x)\)。

另请参阅

yv: 对于实数阶和实数或复数参数。
y0: 阶 0 的此函数的快速实现
y1: 阶 1 的此函数的快速实现

注意

Cephes [1] 例程 yn 的包装器。

函数通过正向递归对 n 求值，从 Cephes 例程 y0 和 y1 计算的值开始。如果 n = 0 或 1，则直接调用 y0 或 y1 函数。

参考

[1]

Cephes 数学函数库，http://www.netlib.org/cephes/

示例

在一点求 0 阶函数值。

>>> from scipy.special import yn
>>> yn(0, 1.)
0.08825696421567697

对不同阶在一点求函数值。

>>> yn(0, 1.), yn(1, 1.), yn(2, 1.)
(0.08825696421567697, -0.7812128213002888, -1.6506826068162546)

提供 v 参数的列表或 NumPy 数组，为不同阶进行求值可以在单次调用中执行

>>> yn([0, 1, 2], 1.)
array([ 0.08825696, -0.78121282, -1.65068261])

通过为 z 提供数组，在多个点求 0 阶函数值。

>>> import numpy as np
>>> points = np.array([0.5, 3., 8.])
>>> yn(0, points)
array([-0.44451873,  0.37685001,  0.22352149])

如果 z 是数组，则阶参数 v 必须能广播到正确的形状，以便在单次调用中计算不同的阶。若要计算 1D 数组的阶 0 和 1

>>> orders = np.array([[0], [1]])
>>> orders.shape
(2, 1)

>>> yn(orders, points)
array([[-0.44451873,  0.37685001,  0.22352149],
       [-1.47147239,  0.32467442, -0.15806046]])

绘制 0 到 10 上 0 到 3 阶的函数。

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> fig, ax = plt.subplots()
>>> x = np.linspace(0., 10., 1000)
>>> for i in range(4):
...     ax.plot(x, yn(i, x), label=f'$Y_{i!r}$')
>>> ax.set_ylim(-3, 1)
>>> ax.legend()
>>> plt.show()